题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
如果在回归分析中，只包括个自变量和一个因变量，且两者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为（)。
A.一元线性回归分析
B.二元线性回归分析
C.多重线性回归分析
D.自回归预测分析
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A.一元线性回归分析
B.二元线性回归分析
C.多重线性回归分析
D.自回归预测分析
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更多“如果在回归分析中，只包括个自变量和一个因变量，且两者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为()。”相关的问题
第1题
A.一元线性回归预测是回归预测的基础，预测对象只受一个主要因素影响
B.判定一个线性回归方程的拟合程度的优劣称为模型的显著性检验，通常用的检验法是相关系数检验法
C.相关系数等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比，是一元回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的判定指标
D.如果相关系数r=0，表示所有的观测值全部落在回归直线上;如果r=1，则表示自变量与因变量无线性关系
第2题
直线回归分析的特点是（）。
A．两变量不是对等关系
B．自变量是给定的因变量是随机的
C．可求出两个回归方程
D．利用一个回归方程，两个变量可以相互推算
第3题
A.确定自变量与因变量的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程
B.对求得的回归方程进行可信度检验。
C.判断自变量对因变量是否有影响
D.利用求得的回归方程进行预测和控制
第8题
析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析:按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。()
此题为判断题(对，错)。
第10题
下面是20个城市写字楼出租率和每平米月租金价格的回归分析结果，月租金为自变量，出租率为因变量： 回归统计： MultipleR RSquare AdjustedRSquare 标准误差 0.7951 0.6322 0.6117 2.6858 方差分析 Df SS MS F SignificanceF 回归 1 223.1403 223.1403 30.9332 2.798E-05 残差 18 129.8452 7.213.6 总计 19 352.9855 系数估计和检验 Coefficient 标准误差 T Stat P-Value Lower95% Upper95% Intercept 49.3177 3.8050 12.9612 0.0000 41.3236 57.3117 XVariable 0.2492 0.0448 5.5618 0.0000 0.1551 0.3434 根据回归分析结果，下列判断正确的是（）。
A、出租率与月租金价格之间的线性关系为：
=49.3177+0.2492x
B、回归系数
=0.2492，表示：月出租率增加1%，月租金平均增加0.2492%
C、
=63.22%，表明在出租率的变差中被出租率与月租金之间的线性关系所解释的比例为63.22%，回归方程的拟合程度一般
D、估计标准误差Se=2.6858，表示，当用月租金来预测出租率时，平均的预测误差为2.6858%，表明预测误差不大
E、方差分析中SignificanceF=2.798E-05＜0.05,说明两者线性关系显著＜br＞
F、回归系数检验的P-Value=0.0000＜0.05，说明回归系数通过显著检验＜br＞
第11题
考虑一个非常简单的只含有一个不随时间变化回归量的非观测效应面板数据模型：
令λ为代表随机效应的变换参数：这是一个代数特征明显的练习，因此是否知道或是需要估计λ并不重要。
